一、单体架构：传统系统的基石

单体架构（Monolithic Architecture）将应用所有功能模块（如用户管理、订单处理、支付系统）集中在一个代码库中，打包为单一可执行文件（如WAR包或JAR包）部署。其核心特点如下：

1.1 优势与适用场景

• 开发简单：所有模块共享同一套开发环境，调试与测试直观。
• 部署便捷：仅需部署一个文件，适合初期快速迭代。
• 成本低廉：无需复杂的基础设施，适合小型团队或初创项目。

典型案例：传统电商系统将前端、后端、数据库全部集成在一个应用中，通过单一进程处理所有请求。

1.2 痛点与局限

• 扩展性差：水平扩展需复制整个应用，资源利用率低。
• 技术栈固化：模块间技术耦合，难以引入新技术。
• 故障扩散：单个模块崩溃可能导致整个系统不可用。
• 迭代效率低：代码量庞大，持续集成/部署（CI/CD）耗时。

改进建议：初期采用单体架构快速验证业务，后续通过模块化拆分逐步过渡。

二、微服务：解耦与独立的艺术

微服务（Microservices）将应用拆分为多个小型、自治的服务，每个服务专注于单一业务功能，通过轻量级协议（如HTTP/REST、gRPC）通信。

2.1 核心特征

• 独立部署：每个服务可单独开发、测试、部署。
• 技术异构：服务间可使用不同编程语言、数据库。
• 弹性扩展：按需扩展高负载服务（如订单服务）。
• 容错设计：单个服务故障不影响其他服务。

代码示例：用户服务与订单服务通过REST API交互。

// 用户服务（Spring Boot）
@RestController
public class UserController {
    @GetMapping("/users/{id}")
    public User getUser(@PathVariable Long id) {
        return userRepository.findById(id);
    }
}
// 订单服务调用用户服务
@RestController
public class OrderController {
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
    @GetMapping("/orders/{orderId}")
    public Order getOrder(@PathVariable Long orderId) {
        Order order = orderRepository.findById(orderId);
        User user = restTemplate.getForObject(
            "http://user-service/users/" + order.getUserId(), 
            User.class
        );
        order.setUser(user);
        return order;
    }
}

2.2 挑战与应对

• 分布式事务：采用Saga模式或本地消息表实现最终一致性。
• 服务发现：通过Eureka、Consul等注册中心动态管理服务地址。
• 数据一致性：避免跨服务共享数据库，优先使用领域驱动设计（DDD）。

三、微服务架构：从概念到实践

微服务架构（Microservices Architecture）是微服务的组织方式，强调服务间协作、治理与基础设施支持。

3.1 架构组成

• 服务网关：统一入口，实现路由、鉴权、限流（如Spring Cloud Gateway）。
• 配置中心：集中管理动态配置（如Apollo、Nacos）。
• 链路追踪：监控请求全链路（如SkyWalking、Zipkin）。
• 日志聚合：集中存储与分析日志（如ELK Stack）。

3.2 典型模式

• API网关模式：前端通过网关访问后端服务，隐藏内部细节。
• 事件驱动模式：通过消息队列（如Kafka、RabbitMQ）解耦服务。
• 命令查询职责分离（CQRS）：读写分离提升性能。

四、微服务核心组件详解

4.1 服务注册与发现

• 原理：服务启动时向注册中心注册，消费者通过注册中心获取服务列表。
• 工具对比：
  • Eureka：Netflix开源，适合中小规模。
  • Nacos：阿里开源，支持配置管理与服务发现。
  • Consul：支持多数据中心，提供KV存储。

4.2 负载均衡

• 客户端负载均衡：Ribbon根据策略（轮询、随机、权重）选择服务实例。
• 服务端负载均衡：Nginx、LVS在流量入口层分发请求。

4.3 容错与熔断

• Hystrix：Netflix熔断器，防止级联故障。
• Sentinel：阿里开源，支持流量控制、熔断降级。

代码示例：Hystrix熔断配置。

@HystrixCommand(fallbackMethod = "getUserFallback")
public User getUser(Long id) {
    return restTemplate.getForObject(
        "http://user-service/users/" + id, 
        User.class
    );
}
public User getUserFallback(Long id) {
    return new User("default", "fallback@example.com");
}

五、分布式系统：超越单机的边界

分布式系统（Distributed System）由多台独立计算机协同完成计算任务，核心目标包括：

5.1 关键特性

• 透明性：用户无需感知底层节点分布。
• 可扩展性：通过增加节点提升性能。
• 容错性：部分节点故障不影响整体。

5.2 分布式事务

• 两阶段提交（2PC）：协调者统一决策，但阻塞时间长。
• TCC模式：Try-Confirm-Cancel，适用于高并发场景。

六、集群与负载均衡：高可用的基石

6.1 集群类型

• 计算集群：提升CPU密集型任务处理能力（如Hadoop）。
• 存储集群：分布式文件系统（如HDFS、Ceph）。
• 高可用集群：主备切换（如Keepalived+VIP）。

6.2 负载均衡算法

• 轮询：按顺序分配请求。
• 最少连接：优先分配给连接数少的节点。
• 源地址哈希：同一客户端始终访问同一节点。

七、实践建议与趋势展望

1. 渐进式改造：从单体中拆分高频变更模块为微服务。
2. 基础设施先行：优先搭建CI/CD、监控、日志体系。
3. 服务粒度控制：避免过度拆分导致管理复杂。
4. 云原生适配：利用Kubernetes、Serverless简化运维。

未来趋势：Service Mesh（如Istio）将进一步解耦服务治理逻辑，AI辅助的自动化运维将成为标配。

通过理解单体架构到微服务的演进路径，掌握分布式系统核心组件的设计原则，开发者能够构建出高可用、可扩展的现代应用，为企业数字化转型提供坚实的技术支撑。